Mã biến Phát biểu
YĐMH_01 Anh/chị sẽ mua trang phục qua mạng khi tìm thấy sản phẩm ưa thích YĐMH_02 Anh/chị sẽ mua hàng trang phục qua mạng trong vòng 12 tháng tới YĐMH_03 Anh/chị có khả năng mua trang phục qua mạng trong tương lai gần
3.3 Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Sau khi bảng câu hỏi được hiệu chỉnh ở bước nghiên cứu định tính trở thành bảng câu hỏi chính thức thì tiến hành thực hiện thu thập dữ liệu. Thông tin thu thập được dùng để đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo, kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu.
3.3.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu sẽ được thực hiện tại TP.HCM với mẫu sẽ được chọn theo phương pháp thuận tiện, phi xác suất.
Đối tượng khảo sát là người tiêu dùng TP.HCM đang có ý định mua trang phục qua mạng có độ tuổi từ 22 đến 45.
Kích thước mẫu cần thiết phụ thuộc vào kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng, nghiên cứu này sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Vì thế, cần ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983). Cịn theo Hair và cộng sự (1998) cho rằng để sử dụng EFA thì kích mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên. Theo cơng thức này với 26 biến quan sát thì kích thước nghiên cứu cần phải khảo sát là n = 5x26 = 130 mẫu.
Cũng có nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200 (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Ngoài ra, theo Tabachnick & Fidell (1991) để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất thì kích thước mẫu phải thỏa mãn cơng thức.
n ≥ 8k +50
Trong đó: n là kích thước mẫu tối thiểu, k là số biến độc lập trong mơ hình. Như vậy, theo cơng thức trên thì số mẫu nghiên cứu cần khảo sát là n=8*6+50=98 mẫu.
Trên cơ sở lý thuyết chọn mẫu nêu trên thì số mẫu tối thiểu cần phải khảo sát là 200 mẫu. Nhưng để đảm bảo tính đại diện cho mẫu và các trường hợp khảo sát không trả lời hay trả lời không đầy đủ, tác giả chọn quy mô mẫu là 349 người. Để đạt kích thước mẫu nêu trên thì 400 bảng câu hỏi khảo sát sẽ được phát ra. Mỗi câu hỏi sẽ được đo lường dựa trên thang đo Likert 5 điểm.
3.3.2 Thiết kế bảng câu hỏi, phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu 3.3.2.1 Thiết kế bảng câu hỏi 3.3.2.1 Thiết kế bảng câu hỏi
Bước 1: Dựa trên thang đo sơ bộ được rút ra từ kết quả nghiên cứu định tính, tác giả thiết kế bảng câu hỏi sơ bộ.
Bước 2: Bảng câu hỏi sơ bộ sẽ được tiến hành phỏng vấn thử với n=16 người tham gia thảo luận nhóm với mục đích đánh giá mức độ hồn chỉnh của câu hỏi về hình thức và nội dung thơng tin.
Bước 3: Từ kết quả phỏng vấn thử, tác giả hiệu chỉnh thành bảng câu hỏi chính thức sử dụng để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Bảng câu hỏi bao gồm 29 phát biểu tương ứng với 29 biến quan sát, trong đó có 26 biến quan sát của 6 biến độc lập và 3 biến quan sát của biến phụ thuộc là ý định mua trang phục qua mạng.
3.3.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi chính thức. Với đối tượng khảo sát là nhân viên đang làm việc tại một số cơ quan, doanh nghiệp và các học viên đang theo học tại một số trường trên địa bàn TP.HCM tuổi từ 22 - 45 tuổi, có khả năng sử dụng Internet và đang có ý định mua hàng qua mạng. Việc khảo sát được tiến hành bảng câu hỏi in sẵn được gửi trực tiếp đến người được khảo sát và nhận lại kết quả sau khi hồn thành.
3.3.2.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Trình tự tiến hành phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:
Bước 1: Thu nhận bảng trả lời, làm sạch thơng tin, mã hóa các thơng tin cần thiết trong bảng trả lời, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0.
Bước 2: Tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập được.
Bước 3: Tiến hành đánh giá thang đo bằng phân tích Cronbach’s Alpha Bước 4: Phân tích thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA- Exploratory Factor Analysis).
Bước 5: Phân tích hồi qui bội và kiểm định các giả thuyết của mơ hình với mức ý nghĩa là 5%.
Phân tích dữ liệu dựa trên các biến nhân khẩu để phân tích sự khác biệt giữa các nhóm: Nam và nữ, thu nhập cao và thu nhập thấp, trẻ tuổi và lớn tuổi.
Đánh giá độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy của các thang đo cho các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu được đánh giá thông qua cơng cụ Cronbach’s Alpha, đó là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục câu hỏi trong thang đo tương quan với nhau, được dùng để loại các biến không phù hợp trước khi phân tích nhân tố khám phá (EFA). Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ tin cậy càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) để loại các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Nếu hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,8 là thang đo tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được áp dụng trong nghiên cứu này. Bên cạnh đó, cũng kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến – tổng để loại ra những biến khơng đóng góp nhiều cho khái niệm cần nghiên cứu và trị số này phải lớn hơn 0,3. Các biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và bị loại khỏi thang đo.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố được dùng để rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định mua hàng trang phục qua mạng. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Đối với các khái niệm thành phần và khái niệm ý định mua trang phục qua mạng đều là các khái niệm đơn hướng nên tác giả sử dụng phương pháp trích
nhân tố Principal Components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues > 1. Bên cạnh đó cần quan tâm các hệ số sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) cho biết sự thích hợp của phân tích EFA. Nếu phân tích nhân tố khám phám (EFA) có hệ số KMO trong đoạn [0,5÷1] đó là phân tích thích hợp.
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là yếu tố để đảm bảo mức ý nghĩa của phân tích nhân tố khám phá (EFA). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3 là mức tối thiểu, nếu > 0,4 thì được xem là quan trọng và ≥ 0,5 thì có ý nghĩa thực tiễn. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%, hệ số Eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1988) và sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
Phân tích hồi qui bội MLR (Multiple Linear Regression)
a) Phân tích tương quan
Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Đồng thời cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
b) Phân tích hồi qui bội
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi qui bội (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nghiên cứu thực hiện hồi qui bội theo phương pháp Enter, tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Kiểm định giả thuyết:
Quá trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi qui bội thơng qua R2 và R2 hiệu chỉnh.
- Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình.
- Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi qui từng thành phần.
- Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư: Dựa theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF. Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến ý định mua trang phục qua mạng dựa vào hệ số Beta, yếu tố nào có hệ số Bêta càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu.
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của mơ hình hồi qui được xây dựng là phù hợp thì cần dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình hồi qui bội bao gồm giả định liên hệ tuyến tính, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định về tính độc lập của sai số, đo lường đa cộng tuyến.
c) Kiểm định sự khác biệt giữa các biến nhân khẩu học ảnh hưởng đến ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng TP.HCM bằng T-test và ANOVA.
Nhằm tìm ra sự khác biệt giữa các đối tượng khảo sát theo giới tính, độ tuổi và thu nhập ảnh hưởng đến ý định mua trang phục qua mạng, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Independent Samples T-test và One-Way ANOVA. Đối với sự khác biệt về giới tính (nam và nữ) sẽ định kiểm định bằng phương pháp giá trị trung bình của hai tổng thể (Independent Samples T-test), đối với sự khác biệt về độ tuổi và thu nhập sẽ áp dụng phương pháp phân tích phương sai ANOVA, đó là sự mở rộng của kiểm định T-Test giúp ta so sánh giá trị trung bình của 3 nhóm trở lên.
Ngồi ra, trước khi kiểm định thì Levence test sẽ được thực hiện nhằm kiểm định phân phối chuẩn của phương sai của các tổng thể con trước khi tiến hành kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua hai bước chính là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính sử dụng phương pháp thảo luận nhóm giữa người nghiên cứu và đối tượng tham gia khảo sát. Kết quả nghiên cứu định tính giúp xác định 26 biến quan sát đo lường 6 khái niệm trong mơ hình. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi trực tiếp với kích thước mẫu n = 349. Chương 3 cũng trình bày các phần liên quan đến quá trình nghiên cứu định lượng như thiết kế bảng câu hỏi phỏng vấn, thiết kế mẫu, phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu, các yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu như sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu bằng phân tích tương quan, hồi qui bội MLR và kiểm định sự khác biệt thông qua các biến nhân khẩu bằng Independent T-test và ANOVA.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày và phân tích các kết quả thu được thơng qua việc phân tích các dữ liệu thu được từ bảng câu hỏi bằng phần mềm xử lý thống kế SPSS 20.0. Nội dung kết quả nghiên cứu bao gồm thống kê mô tả mẫu nghiên cứu; đánh giá sơ bộ thang đo các khái niệm nghiên cứu bằng Cronbach’s Alpha; kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA); kiểm định sự phù hợp và sự ảnh hưởng của các biện độc lập đến biến phụ thuộc bằng phân tích tương quan, phân tích hồi qui bội (MLR). Đồng thời kiểm định sự khác biệt nhân khẩu ảnh hưởng đến ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng TP.HCM bằng Independent Samples T-test và ANOVA.
4.1 Thống kê mẫu nghiên cứu
Có 400 bảng khảo sát được phát ra để tiến hành thu thập dữ liệu khảo sát. Sau quá trình loại ra các bảng trả lời không đạt yêu cầu và làm sạch dữ liệu thơ thì cịn lại 349 bảng khảo sát đạt u cầu được sử dụng để thu thập dữ liệu khảo sát. Vậy mẫu được áp dụng cho nghiên cứu này có kích thước là 349 khách hàng tại TP.HCM có ý định mua trang phục qua mạng.
Về giới tính: Khơng có sự chênh lệch nhiều giữa nam và nữ, có 193 người
tham gia khảo sát là nữ chiếm tỉ lệ 55,3%, còn lại 156 người tham gia khảo sát là nam chiếm tỉ lệ 44,7%.
Về độ tuổi: Có 195 người tiêu dùng có độ tuổi từ 22 đến 30 tham gia trả lời câu hỏi chiếm tỉ lệ nhiều nhất 55,9%, 100 người độ tuổi từ 31 đến 40 chiếm tỉ lệ 28,7%, còn lại 54 người có độ tuổi trên 41 tham gia cuộc khảo sát chiếm tỉ lệ thấp nhất 15,4%.
Về thu nhập: Xét về yếu tố thu nhập của người tiêu dùng, có 9 người
trong tổng số 350 người được khảo sát có thu nhập hàng tháng dưới 5 triệu đồng chiếm tỉ lệ thấp nhất 2,6%, 179 người được khảo sát có thu nhập từ 5 đến 10 triệu chiếm tỉ lệ cao nhất 51,3%, bên cạnh đó có 109 người có thu nhập từ 10 đến 15 triệu chiếm tỉ lệ 31,2% và cuối cùng có 52 người được khảo sát có thu nhập hàng tháng trên 15 triệu chiếm tỉ lệ 14,9%.